Лауреаты Филдсовской премии предупредили о вреде гонки ИИ-компаний за решение математических задач

25 математиков, лауреаты Филдсовской премии, высшей международной награды в этой науке, подписали открытое письмо на сайте mathandai.org. Список подписавших охватывает почти полвека вручения премии: от Пьера Делиня (лауреат 1978 года) до Юй Дэн (лауреат 2026 года); среди других подписавших, Теренс Тао, Марина Вязовская, Питер Шольце, Максим Концевич, Андрей Окуньков, Станислав Смирнов и Ефим Зельманов. Письмо написано от общего лица «мы»: оно не называет ни одного отдельного автора или представителя, а конкретные ИИ-компании, модели и решённые ими задачи в тексте тоже не называются.

Отправная точка письма: возможности языковых моделей в математике за последние месяцы выросли настолько, что ИИ уже решает крупные открытые проблемы в разных областях математики. Но, по мнению авторов, то, что ИИ-компании гонятся за решением таких задач ради результата как бенчмарка, вредит и самой математической науке, и математическому сообществу, цели индустрии и учёных, пишут они, «серьёзно рассогласованы». Авторы видят в этом частный случай более широкой проблемы рассогласования между тем, для чего используется ИИ, и тем, ради чего изначально велась работа, и считают, что она затронет и другие научные и творческие профессии, и общество в целом.

Авторы описывают, как устроена их профессия: математическое сообщество они сравнивают с «миниатюрной версией человечества», множеством разных подходов, объединённых общими ценностями. Главным ресурсом они называют студентов и идеи, которые сообщество годами выращивает: студентам дают задачи, чтобы развить именно навыки для будущих исследований, а идеи распространяют через доклады, личные обсуждения и тщательно написанные работы, связывая их с трудами предшественников. Знаменитые нерешённые проблемы всегда служили ориентиром: их решение, сигнал новых идей и методов, которые затем годами разбирает и упрощает сообщество, пока результат не ляжет в учебник, доступный студенту, а порой десятилетия или века спустя не станет инструментом, которым пользуется всё общество. Решение задачи в этой картине, не цель сама по себе, а инструмент и показатель того, что математик действительно понял предмет.

Именно этот процесс, по мнению авторов, и оказывается под ударом. Массовое производство всё более быстрых «истинно/ложно»-утверждений, пишут они, может не оживить математику новыми идеями, а разрушить питательную почву, на которой они вообще могут появиться. Решения ИИ нередко объявляют в спешке, без нормального оформления работы, без выделения новых методов и идей и без ссылок на предшествующие труды других авторов, что, по словам авторов письма, поднимает серьёзные вопросы об авторстве и возможном плагиате (сам факт плагиата авторы не утверждают, речь именно о том, что рушится оформление работы, из-за которого такие вопросы возникают). Если математики не возьмутся сами разрабатывать и встраивать такие результаты в общий свод математического знания, предупреждают авторы, «порождённые ИИ» идеи так и не оживут по-настоящему, а решающая цепочка передачи знания между математиками, через людей, а не только через готовые ответы, будет потеряна.

Годы обучения в науке и творческих профессиях, по мнению авторов, традиционно нужны не только для того, чтобы получить готовый ответ или продукт, но и чтобы научиться понимать предмет и формулировать новые вопросы; ИИ же, опираясь на огромный массив уже проделанной человеком работы, всё лучше выдаёт сами результаты такой работы напрямую, и две эти цели расходятся. Авторы признают: ИИ способен ускорить и усилить настоящее изучение математики, а математике как профессии придётся адаптироваться к переменам по нескольким направлениям. Но принесут ли эти перемены пользу или разрушение, по их словам, будет в значительной мере, не полностью, но в большой степени, зависеть от решений людей, которые управляют этой технологией. Авторы призывают заняться этими вопросами срочно: и внутри математического сообщества, и со стороны компаний, которые разрабатывают эти технологии, и в масштабе всего общества, которому предстоит столкнуться со схожими проблемами в других видах интеллектуального труда.

Ключевые факты

Письмо подписали 25 лауреатов Филдсовской премии, от Пьера Делиня (1978) до Юй Дэн (2026), среди них Теренс Тао, Марина Вязовская, Питер Шольце и Ефим Зельманов; текст опубликован от общего лица «мы» на сайте mathandai.org.
Главный тезис: цели ИИ-компаний, которые гонятся за решением громких математических задач как за бенчмарком, и цели математического сообщества «серьёзно рассогласованы».
Риск, который называют авторы: поспешные объявления ИИ-решений без нормального оформления работы и ссылок на предшественников поднимают вопросы об авторстве и плагиате и грозят разорвать человеческую цепочку передачи знаний между математиками.
Авторы прямо признают потенциал ИИ для развития математики, но подчёркивают: станут перемены пользой или разрушением, в значительной мере решат люди, которые контролируют технологию.
В тексте не названы ни конкретные ИИ-компании или модели, ни решённые ими задачи, ни дата публикации письма, заявление сформулировано как общий принципиальный призыв, а не как разбор конкретного случая.

Почему это важно

Это на редкость массовое совместное публичное заявление живых лауреатов Филдсовской премии именно про отношения математики и ИИ: подписали 25 обладателей высшей награды в этой науке, охватывая почти полвека её истории. Оно фиксирует конфликт, который до сих пор чаще обсуждали порознь: способности ИИ в математике действительно выросли до уровня решения крупных открытых задач, но вместе с этим усилением на первый план вышла гонка ИИ-компаний за такими решениями как бенчмарками, а не как вкладом в понимание предмета. Авторы прямо называют это не техническим, а ценностным конфликтом, рассогласованием целей, и настаивают, что схожая логика угрожает и другим научным и творческим профессиям.

Кому это важно

В первую очередь, самим математикам и научным институциям, которые формируют нормы публикации, цитирования и признания приоритета в момент, когда часть решений производит не человек. Важно это и ИИ-компаниям, которые заявляют о прорывах в решении математических задач как о показателе возможностей своих моделей: письмо ставит под сомнение саму эту рамку. Шире, это касается любых научных и творческих профессий, где обучение и работа традиционно нужны не только ради готового результата, но и ради понимания и способности ставить новые вопросы, и где ИИ всё увереннее производит сам результат такой работы.

Как это применить

Письмо не даёт пошаговой инструкции или конкретных мер, это призыв к обсуждению, а не техническое руководство. Из текста можно вынести три практических ориентира. Математическому сообществу и рецензентам, внимательнее относиться к оформлению ИИ-решений: требовать разбора метода, выделения новых идей и ссылок на предшествующие работы, прежде чем засчитывать результат. ИИ-компаниям, заявляющим о математических прорывах, не подменять публикацию бенчмарк-результата обычным для науки циклом проверки и признания идей сообществом. Читателю таких новостей вообще, держать в уме разницу между «ИИ дал верный ответ» и «ИИ произвёл вклад в понимание», которую и защищают авторы письма.

Можно ли доверять

Подписи собраны из настоящих, проверяемых имён: все 25 человек, реальные обладатели Филдсовской премии разных лет, письмо размещено на отдельном сайте mathandai.org. При этом сам текст не называет ни одного конкретного ИИ-продукта, компании или решённой задачи и не даёт даты публикации, сверить утверждения с конкретным эпизодом по самому письму нельзя, это декларация принципов, а не разбор случая. Число подписавших (25) в самом письме как цифра не фигурирует, его можно только посчитать по списку имён под текстом. Письмо написано от общего «мы»: ни один из 25 не выступает как отдельный автор или спикер, поэтому приписывать формулировки письма кому-то одному из них некорректно.

Риски и подводные камни

Главный подводный камень, конкретность. Письмо не предлагает ни одной конкретной меры, механизма или срока, ограничиваясь тем, что проблему «необходимо решать безотлагательно»: как именно, оно не определяет. Формулировки об «авторстве и плагиате», это вопросы, которые, по словам авторов, поднимает практика поспешных публикаций, а не утверждение о том, что плагиат уже где-то доказан, при пересказе эту грань легко стереть. То же с итоговым выводом об исходе перемен: авторы говорят, что решения людей определят исход «в значительной мере», а не целиком, категоричные формулировки в духе «всё решат корпорации» уже будут искажением текста.

«Цели ИИ-компаний и цели математического сообщества серьёзно рассогласованы.»

— из открытого письма 25 лауреатов Филдсовской премии